Spark异常 - 卡方检验需要分类值。

在Spark中，卡方检验需要输入的特征值是分类值（字符串），而不是连续值（数字）。如果你遇到了"Spark异常 - 卡方检验需要分类值"的错误，可以按照以下解决方法进行修复：

1. 确保将特征列转换为String类型：

import org.apache.spark.sql.functions.col

val df = ... // 你的数据集
val categoricalCols = Array("feature1", "feature2") // 需要进行卡方检验的特征列

val dfCategorical = df.select(categoricalCols.map(col): _*).na.drop() // 选择需要的特征列并删除缺失值
dfCategorical.printSchema() // 确保特征列的数据类型是String

2. 使用ChiSquareTest进行卡方检验：

import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelector
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

val selector = new ChiSqSelector()
  .setNumTopFeatures(5) // 选择前5个特征
  .setFeaturesCol("features")
  .setLabelCol("label")
  .setOutputCol("selectedFeatures")

val dfChiSq = dfCategorical.withColumn("label", col("label").cast("double"))
val dfChiSqSelector = selector.fit(dfChiSq).transform(dfChiSq)

dfChiSqSelector.show()

确保指定了正确的特征列、标签列以及输出列。上述代码示例中，我们使用了ChiSqSelector，它可以根据卡方检验选择最具有预测能力的特征。

注意：在使用ChiSqSelector进行特征选择之前，需要对特征列进行独热编码或者使用StringIndexer将分类值转换为数值。